南京單季晚稻生育期氣象因子對產量的影響

孔維財，尤明雙

(1.南京市高淳區氣象局，江蘇 南京 211300；2.欽州市靈山縣氣象局，廣西 靈山 535400)

水稻是我國主要的糧食作物之一，在糧食生產中占有非常重要的地位。水稻是喜光短日照植物，良好的溫光水條件是增產的必要條件。近年來各種技術與措施已趨于成型，這些條件對水稻產量的影響也趨于穩定。隨著全球氣候變暖的加劇，溫光水條件變化頻繁、氣象災害頻發，氣象條件對水稻產量的影響也越來越大[1]。南京市地處中國東部，降水充沛，水網密布，自古就是水稻的主要種植地之一。

國內外許多學者在氣象因子與水稻產量的關系方面已經做了大量的研究。劉春等[2]研究表明光熱條件與水稻干物質積累和莖葉生長有很大的相關性；李茂芬等[3]分析了氣象因子對海口晚稻生育期的影響，表明10月上旬降水量、平均相對濕度為晚稻產量的主要限制因子，日照有增產作用；張育慧等[4]研究了金華市晚稻產量與氣象要素的關系，表明晚稻產量與7月中旬、8月中旬平均氣溫呈負相關，與7月中旬降水、9月上旬日照呈正比；鄧吉良等[5]研究海南省早稻產量與氣象因子的關系表明，早稻產量與平均風速、日照時間相關性非常高。這些研究都為分析單季晚稻產量與氣象因子的關系提供了借鑒。

基于氣象因子的水稻產量預測方法較多，但是各地氣候存在差異性，關鍵氣象因子不盡相同，且大多數研究直接采用線性回歸進行分析，忽略了各氣象因子之間的相關性[6]，因此，本文先采用主成分分析，消除各氣象因子之間共性的影響，建立適用于南京地區的產量模擬模型，以期為準確預測單季晚稻產量、合理利用氣象資源提供一定的理論依據。

1 材料與方法

1.1 數據來源

本文數據包括1991—2018年南京單季晚稻單產數據和生育期資料，南京月氣溫、降水、日照等氣象數據。水稻產量和氣象數據均來自于南京市統計年鑒，水稻生育期氣象資料來自于南京農業氣象觀測單季晚稻觀測記錄。

1990年后，南京市主要種植中稻和單季晚稻，早稻、雙季后作稻等面積逐漸減少，本文選取單季晚稻單產數據作為分析對象。

1.2 研究方法

產量分析。單季晚稻產量可分為趨勢產量、氣象產量[7-10]。

趨勢產量表達式：Y=Yt+Yw+ε；

式中，Y為實際單產；Yt為趨勢產量，由5 a滑動平均求得；Yw為氣象產量；ε為隨機誤差，研究中忽略不計。

影響單季晚稻產量的因素除了氣象條件外，還包括品種改良、政策影響、技術改良等[11-13]，為了準確分析氣象因子對單季晚稻產量的影響，使不同時期的水稻產量有可比性，本文引入相對氣象產量Ym，即：Ym=Yw/Yt×100%。

主成分分析。因為氣象因子中氣溫、降水和日照有很大的相關性，如1991—2018年南京5—10月日照與總降水量存在顯著相關性，系數為-0.411(在0.05水平顯著相關)。當分析的因子數量較多時，會導致線性回歸分析結果不精確。主成分分析法是一種降維的方法，把多個因子化為少數幾個綜合的、不相關變量的統計方法。本文采用SPSS軟件進行主成分分析，提取累計方差貢獻率≥80%的主成分，再把主成分作為自變量與相對氣象產量進行線性回歸分析，并建立模型，最后進行模型的檢驗。

2 結果與分析

2.1 關鍵氣象因子分析

通過統計分析1991—2018年單季晚稻生育期，把南京單季晚稻的生育期劃分為3個關鍵生育階段，即播種—分蘗期(F1)、拔節—抽穗揚花期(F2)、灌漿—成熟期(F3)，時間段分別定為5—7月、8—9月和10月。根據水稻生育期特性和各因子與單產的相關性，選擇3個關鍵生育期的平均氣溫、降水量和整個生育期日照時數，關鍵影響因子總共7個(X1～X7)。

2.2 主成分分析及模型建立

通過對關鍵氣象因子的主成分分析，主成分(P1～P2)載荷如表1所示，并都通過了0.01水平的顯著性檢驗。選取前4個主成分，其累計貢獻率≥83.0%。在P1中，5—7月平均氣溫和降水占較大的比重，主要反映的是播種—分蘗期的氣象因子；在P2中，10月平均氣溫和總日照時數占主要成分，表征的是灌漿—成熟期的熱量情況；在P3中8—9月平均氣溫和降水量較為重要，表明該主成分是代表拔節—抽穗揚花期各氣象條件的；P4貢獻值較小，其構成與P3相似。

表1 南京市單季晚稻相對氣象產量的主成分分析

將主成分P1～P4與單季晚稻相對氣象產量進行回歸分析，并建立回歸方程：Ym=-0.029P1-0.005P2+0.030P3+0.048P4-23.569，該回歸方程相關系數r=0.462。

將各分量代入上式得出：Ym=0.022 3X1+0.050 5X2-0.010 2X3-0.011 1X4-0.021 5X5+0.010 3X6+0.037 3X7-23.569。

由上式可以看出，拔節—抽穗揚花期氣溫對相對氣象產量影響最大，其次是播種—分蘗期的氣溫，積溫是水稻生長的一個重要指標，在其他條件穩定情況下，氣溫的高低決定了水稻產量的高低[14]；負相關系數最大的是拔節—抽穗揚花期的降水量，拔節期水稻正處于生長旺盛時期，降水增多的同時會伴有日照減少，導致干物質積累不足，當水稻揚花期遇到強降水，會導致明顯減產[15]。

2.3 模型檢驗

為檢驗回歸模型準確性，引入準確率[16]，準確率=(1-|模擬產量-實際產量|/實際產量)×100%。

檢驗結果表明，模型預測結果準確率61.5%～99.9%，平均預報準確率為89.0%，模型模擬可信度高。其中最小準確率出現在1997年，為61.5%，該年氣象條件較差，8月下旬到10月底降水量不足60 mm，干旱少雨、日照不足，相對氣象產量為負最大值，擬合度較差；相對氣象產量正最大值出現在1994年，預測準確率為65.1%，準確率低。

3 小結與討論

根據南京水稻多年生育期資料分析得出，水稻的關鍵生育期為播種—分蘗期、拔節—抽穗揚花期和灌漿—成熟期。研究發現，影響長江中下游水稻產量最主要的因子為降水，其次為日照時數、總熱效應、氣溫等[6]。通過主成分分析南京單季晚稻生育期氣象因子對產量的影響得出，影響南京單季晚稻產量的最主要氣象因子是播種—分蘗期的氣溫、拔節—抽穗揚花期的氣溫和降水量、灌漿—成熟期日照時數，這與其他學者研究結果相似。結合單季晚稻的生育時段來看，播種—分蘗期易出現低溫災害等天氣，良好的溫度基礎能保證水稻安全度過苗期。在拔節—抽穗揚花期，尤其是揚花期，對降水非常敏感，如花期遇到暴雨，會導致明顯減產。良好的光溫水配合是水稻穩定高產的關鍵條件。利用主成分分析法建立單季晚稻相對氣象產量預測模型，并通過了0.01水平的顯著性檢驗。以實際產量對模型進行驗證，結果表明，預測結果準確率61.5%～99.9%，平均預報準確率為89.0%，模型模擬可信度高。

本研究的模型只模擬了氣象因子對南京市單季晚稻產量的影響，分析方法為經驗統計模型，與實際水稻生長的復雜性相比較為簡單，對此值得進一步深入研究。